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麦肯锡可是越来越让人看不懂了
前段时间进军零售业
亲自开店做起了内衣生意
最近却在砸钱
和Google、Amazon这些科技大佬
以及Goldman Sachs等九大投行抢人！？
麦肯锡最爱的人才，其实是？
作为管理咨询届大佬，麦肯锡向来最爱来自各大商学院的精英们，但如今能真正得到大佬青睐的却是这一岗位的人才——Data Scientist。没错！为了招到Data人才，麦肯锡正在疯狂砸钱，薪资开价壕上天，年薪$100K只是小意思~
不仅给钱大方，赞助H1B工签也是毫不犹豫！根据H1B Home统计的数据，今年是麦肯锡对Data Scientist赞助H1B最多的一年，占比高达58%。
咨询大佬为何偏偏爱上Data Scientist？
大家可能有所不知，麦肯锡如今可是越来越有科技公司的模样了，誓要靠大数据转型升级2.0！为了完成数字化转型，麦肯锡近年来动作不断：
- 麦肯锡专门成立了Digital Mckinsey数字化部门和MDL麦肯锡数字化实验室，通过大数据、云计算等技术帮助客户发展他们的数字能力，目前在全球已有上千名员工
- 旗下的数据分析部门Minkinsey Analytics与SparkBeyond建立合作，将人工智能引入数字化咨询业务
- 麦肯锡还开展了十几宗收购，大大增加了在数据分析领域的实力，例如高价收购了大数据和高级分析公司QuantumBlack
如今麦肯锡的数字化业务已经占到整体业务的30%。
业务模式的升级则需要大量的数据人才backup。据了解，在麦肯锡全球22000名雇员中，Data Science人才已经达到了3000多人，而这一数字还再持续增加。
对Data Scientist爱不停的可不只有麦肯锡一家，BCG、Bain也都在加快业务升级的脚步，大力组建自家的数据人才团队。
BCG成立DigitalBCG，建立Digital Ventures、Gamma和Platinion等新的子公司和业务团队，人员扩张达700多人，包括数据科学家、数据工程师、软件开发员等等。
就在前不久，BCG还在深圳成立了亚太数字中心，这也是BCG在亚洲首个数据人才数量超过传统咨询人员的办公室。
Bain也组建了世界上一流的数据团队，并一直在波士顿、华盛顿、亚特兰大、芝加哥等地区寻找Data Science人才，其下的Advanced Analytics Group专门通过数据分析解决客户实际上的商业问题。
Data Scientist到底是个怎样的存在？
《哈佛商业评论》曾将Data Scientist数据科学家评为21世纪最性感的职业。没错，一个职业也能俘获Sexy的至高评价！
数据科学家主要工作是收集、处理和分析数据，从而将数据转化为一种有价值的商业资产。在如今数据=金钱的时代，Data Scientist就是吸金发动机！
也正因为如此，各大行业都亟需Data Scientist！Indeed年度报告显示，Data Scientist岗位年增长率高达29%，与五年前相比增长了344%。
而与此同时，Data Scientist的薪资水涨船高！Glassdoor 2019美国薪酬最高的初级岗位榜单简直是“公开处刑现场”。
第一名Data Scientist的中位数工资达到了95,000美金，以5000美金的优势甩开了第2名软件工程师，比投行汪要多了10000刀，超多热门求职行业被虐了个“体无完肤”。
其实，Data Scientist炙手可热只是Data行业的一个缩影。可以这么说，如今Data无论走到哪儿都是Slay全场的头号焦点！
华尔街、硅谷掀起Data狂潮！
1
所有高薪行业都在抢着招！
爱上Data人才的可不只有MBB，华尔街、硅谷都在暗相较劲，希望能把最优秀的人才招到麾下。今年Diffbo统计了最爱招Data的科技公司，Tech Gaints悉数在列：
不过，Google对这一排名结果似乎并不满意，CEO放言今年将斥资$13billion进行扩张，包括13座Data Centre，预计将增加1万个岗位。
source：USA TODAY
在众多Data岗位中，硅谷大佬们最爱招的岗位是Data Scientist、Data Engineer和Database Administrator。小编稍微为大家科普一下后两个岗位：
Data Engineer
数据工程师负责设计和构建那些能创造大数据集的程序，并提供给数据科学家去分析和建模。
Database Administrator
通常具有计算机科学或信息技术学位，数据库管理员负责建立数据库，维护和保护数据库。
虽然对Data Science的最大人才需求仍然是技术/ IT行业，但金融行业也在逐年增长，人才需求占比达到了16％ 。
华尔街的金融大佬们不论是投行、对冲基金、私募基金，都对数据人才偏爱有加。据了解高盛现在拥有9000名科技人才，其中包含大部分Data岗位分析师、数据工程师和数据科学家。
今年高盛还计划学习科技公司Netflix推行数据订阅服务，对数据人才招招招不停...
看上数据订阅服务的还有瑞银！去年，瑞银就确认了正在开展应用推荐算法方面的早期尝试。与此同时，瑞银也正在扩大大数据领域的员工队伍，包括数据科学家、架构师和数据分析师，希望借助这些人才来保持行业竞争力。
2
薪资开价OMG！
行业大佬们为了争夺最为优秀的Data人才，都是下了血本的！Google、Goldman Sachs、Mckinsey三家大佬给Data岗位的平均起资，更是一家比一家壕！
仅就Data Engineer而言，麦肯锡出乎意料地给出了$130K+的超高薪资，没想到硅谷大佬Google直接甩出了$152,428的天价薪资！
对于Data Analyst岗位，投行老大哥高盛开出的薪资更高，平均base pay已经达到了$84,481。
而从公司内部来看，Data岗的薪资也是排在前列。Google Software Engineer的起薪为$128K，和Data Engineer还有不小的差距呢~
3
H1B的名额占了一半！
做Data，H1B超好拿！原因是，留学生能想到Sponsor大户全在招Data！根据移民局公布的数据，公司最愿意Sponsor H1B的Top 50职位中，50%都是Data行业的！
One more，Sponsor大户对Data人才的赞助热情特别高！小编再次cue一下麦肯锡，仅半年的时间就成功为80多位Data人才赞助了H1B！
4
门槛不设限，本科生也能进！
Data行业的对学历、专业的门槛都不高~
很多同学听到Data Scientist就心虚，觉得科学家这种title的职业是不可能跟自己有关的，但实际上内部初级员工都是自称Analyst的啦~
并且，Data Scientist可不是只有PhD大神才能胜任的工作哟~根据Paysa数据库数据显示，Data Scientist有将近一半是本科学历！麦肯锡官宣了对Data Scientist的要求，本科生就可以申请！
Data行业对于专业也没有什么硬性要求，理工科、商科的同学都可以从事Data。换句话说，任何一个专业的同学，只要你能将数据应用到你所学领域里就可以。
要论宝藏行业，还有谁比Data更有资格啊？况且Data还有好消息告诉你，到了2020年，美国数据科学类岗位将增加36万个，总数达到270万！
各位宝宝们，你们还不抓紧机会吗？
想要稳拿Data Offer，你该如何准备?
1
掌握Basic Knowledge
Data作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。
数学与统计基础
数据行业离不开数学与统计学知识，需要有微积分需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识。如果想以后做Data，建议大家在大学期间可以辅修相关课程，做好知识储备。
分析工具
Data行业离不开运用分析工具对大量数据进行分析。所以建议大家掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。
SQL数据库语言
数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。
编程语言
数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R语言。
R语言是专门为数据科学而设计的语言，在数据科学领域比较受欢迎。Python简单易学，功能强大且丰富，目前已经成为分析、数据科学和机器学习平台使用频率最高的语言。
2
把握好面试侧重点
与Data相关的岗位非常多，而对于每一个行业来说，对面试者的要求也各有不同。
以咨询行业为例，面试官除对Candidate的数据分析能力有一定的要求外，还要考察Business Sense，面试题还会涉及Case Study
如果一个公司一共有5款产品，那哪款产品在什么样的市场最受欢迎，哪款产品分别在全球的不同市场的投入，支出，收益的比率最高与最低？
并且咨询公司对Candidate的Story-telling、Communication等软技能也会多家考察，因为在咨询公司做Data，最终的目的还是为客户输出最专业的观点和建议。
而在金融行业，面试官则更看重Candidate对数据模型的搭建、优化和分析；硅谷会对数据人才不仅有基础数据编程语言能力的要求，机器学习、算法等方面也会考察。
不过总体来说，Data的面试门槛并不高，编程面试的轮数不如程序员多，且面试更重视对编程基本题的掌握，极少出现难题和偏题。一线公司Data Scientist的编程面试，相当于二线公司软件工程师编程面试难度，即降低一个难度level。
有些公司的Recruiter还会给面试者准备一些材料，告诉他们可能会涉及到哪些类型的数据结构，可以提前在哪些方面做好准备。
总结一下，想要做Data，其实难度并不大，最重要的还是大家要把最基础的行业技能掌握好。没有编程经验的同学也不要怵，像Python、SQL基础入门只需2-3个月，根本不需要像Leetcode那样要刷个大半年，大家完全可以handle住！
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